特許情報分析ツール[PAT-ReSerge]
特許情報を活かすリコメンドサービス 株式会社アモティ ビジネスモデル
私たちは、インターネット上に介在する
Big Data(特許・技術情報、NEWS、製品・商品・顧客情報、医療検査情報、ミニブログ、口コミ情報など)を加工・分析し、顧客が本当に必要とする情報を迅速・的確にリコメンドするサービスをWEB上のASPサービスとして提供します。
本当の顧客満足度向上につながると考えています。
市場における両者の関係は、どちらかが常に強い傾向にあり、ほとんどの場合は
顧客が妥協した結果でビジネスが成立しています。
そこで我々は、出来るだけ両者がNearly Equalの関係を成立できるためのリコメンドルールを
導入し、その結果リコメンドサービス(おすすめ情報提供)として提供します。
まず、私たちが特許情報の分野で培った知見・経験をもとにビジネスの基盤となる
特許情報検索・分析サービスにおいて、
私たちが提唱するリコメンドルールを駆使して新たな知恵の創造、発明創生の支援をしていきます。
リコメンドサービスのイメージ
リコメンドサービスとは?
我々は、顧客のニーズと提供側のシーズのAND領域をできるだけ広くする事が本当の顧客満足度向上につながると考えています。
市場における両者の関係は、どちらかが常に強い傾向にあり、ほとんどの場合は
顧客が妥協した結果でビジネスが成立しています。
そこで我々は、出来るだけ両者がNearly Equalの関係を成立できるためのリコメンドルールを
導入し、その結果リコメンドサービス(おすすめ情報提供)として提供します。
まず、私たちが特許情報の分野で培った知見・経験をもとにビジネスの基盤となる
特許情報検索・分析サービスにおいて、
私たちが提唱するリコメンドルールを駆使して新たな知恵の創造、発明創生の支援をしていきます。
特許情報におけるリコメンドサービスの流れ(例)
特許の検索・分析にリコメンドルールを採用することにより、特許検索時に入力する検索式を最適解が得られるように自動的に補正したり、多視点分析を行うことで複数の観点からリコメンドされる母集団を生成することで、 従来、多くの時間を要していた特許の検索の予備調査、本検索、検索結果の調査・分析・評価のプロセスを短縮し、より効率的な特許情報の活用が行える環境をツールとして提供します。